90后单身自救联合会创始人兼会长
人们需要知道的数据科学的三个趋势
当人们着眼于2018年的到来，并预测行业未来发生的变化的时候，很多人认为，2018年的重点是将智能引入数据科学的过程。而在如何将数据转化为实际的见解方面，人们将在今年能够看到构建和部署智能应用...
吓倒三千军
大数据、数据分析、数据统计、数据挖掘、OLAP的区别
在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据分析等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白—数...- 0
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咖啡泡饭007
非常关键！十条研究结果可再现的数据科学规则
近年来，越来越多的证据表明，科研成果的复用性出现了危机。对心理学和癌症生物学领域的论文的评论发现，只有40%和10%的结果可以被复制。近年来，越来越多的证据表明，科研成果的复用性出现了危机。对...- 0
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潇洒今生只为缘
简化数据中心的迁移和整合工作
这些毫无价值的数据可以很容易地占到总容量的30％-50％。现在，新的数据分析技术使得数据中心的管理人员们能够在迁移和整合之前删除那些没有商业价值的数据。数据分析是针对非结构化...- 0
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太阳日了狗生了这鸟天
基金择时策略浅析（1） ——基本概念和择时的必要性
基本概念 a) 选品 选品简单来说指的是投资者在决策时点对所有备选标的优先级排序，通常这种排序会按资产大类，小类，具体资产等划分为几个层次。一些复杂投资策略的选...- 0
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总有刁民想害朕R
全年盘点：2018年最炙手可热的10家大数据初创公司
根据市场研究公司IDC的数据显示，对大数据技术的需求持续猛增，这将推动今年来自全球大数据和商业分析解决方案的收入将达到1660亿美元，相比2017年增长11.7%，并将在2022年达到2600亿美元。 &n...- 0
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c_hongbin
大数据也可以有温度
看似冰冷的数字，一旦和生活相融，也能产生意想不到的温暖价值。最近，美联社盘点了去年美国公司“大赢家”，排在榜首的是亚马逊。在观察者看来，这家积累了大量大数据，对数据分析成熟度远远超过同行的...- 0
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一念天堂一念地狱30784311
管理者在数据分析上常犯的9个错误
数据是人类的发明。人类定义了他们想要测量的现象，设计系统收集数据，在分析之前进行清理和预处理，最后选择如何解释结果。即使使用相同的数据集，两个人也可以得出截然不同的结论。这是因为数据本身...- 0
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穿梭在鱼中的水
基于大数据思维的精准营销思考
美国著名企业家沃纳梅克曾说，“我知道在广告上的投资有一半是无用的，但问题是我不知道是哪一半”，这个被誉为广告营销界的“哥德巴赫猜想”一度困扰着营销界。然而，这个问题的答案在互联网、大数据等...- 0
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你有生产日期么
大数据如何解决大问题
未来几年,全球数据量将呈指数级增长。据国际数据公司(IDC)统计,全球数据总量预计2020年达到44ZB,中国数据量将达到8060EB,占全球数据总量的18%。 如今,大数据已成为一项业务上优先考虑的工作...- 0
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aoplge
大数据与区块链：一对桴鼓相应的搭档
大数据能够对海量信息资产通过高效的处理模式来进行捕捉、管理和处理，而区块链本身作为分布式计算的一种，还有去中心化以及不可篡改等特性，两者之间，似乎天然就有合作的可能性。大数据虽然能够收...- 0
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高粱饴梦
虚拟化、云计算帮助提高数据中心使用率
最初所建立的数据中心大多是属于托管性质，用户需要自行购买主机安装，然后将服务器寄托至机房，并且使用期间对设备的监控和管理也是由用户自己负责。这些数据中主要为使用者提供IP...- 0
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凤七丶
数据科学初学者九种常见错误
如果你想开始一个数据科学方面的职业，你可以通过避免这9个会使你付出高代价的初学者错误来免去几天，几个星期甚至几个月的挫折。 如果你不仔细，这些错误将会消耗你最宝贵的资源：你的时间、精...- 0
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内涵机器人
数据分析的三大时间轴：过去、现在和未来
很多人用不同的定义解释“数据科学”，貌似都很合理，对数据科学这个问题的思考可以联想到与之相关的其他领域，例如业务分析、数据分析、商业智能、高级分析、机器学习，还有人工智能。数据科学的“绝对定...- 0
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天高云淡33103181
大数据分析：最难的不是分析，而是大数据
每一个企业需要将他们的基础数据进行分析和甄别，在此基础上，对数据进行不同层次和结构的分类。原因如下: 数据深度融入在商业的各个环节 现代企业逐渐意识到，纷繁复杂的数据固然重要，...- 0
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你系瞎子嘛
什么是物联网，什么是区块链，什么是大数据？
在不久的将来，物联网的设备将爆增，有可能是千亿，也可能是万亿，像这么一个庞大的网络，如果还是以中心化的组网模式去管理的话，数据中心的基础设施投入维护应该是没办法估量的。 大数据本质上...- 0
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薯片可乐
斯坦福开源Weld：高效实现数据分析的端到端优化
导读：Weld是斯坦福大学DAWN实验室的一个开源项目，在CIDR2017论文中描述了它的初始原型。Weld用于对结合了数据科学库和函数的现有工作负载进行优化，而无需用户修改代码。我们在VLDB2018论文中提出...- 0
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邻家坏孩纸
如何选择大数据应用程序
选择大数据软件对于组织来说是一个复杂的过程，组织需要仔细评估其目标和供应商提供的解决方案。如今可以确定的是，组织对大数据解决方案需求量很大。组织的管理者知道他们的大数据是不可忽视的最...- 0
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回忆_淡淡籴
大数据处理的关键技术及应用
数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果...- 0
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百折不挠49057192
